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公开(公告)号：CN116051696B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310035290.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种可重光照的人体隐式模型的重建方法和装置，将人体表示为可变形的隐式神经表示，并分解人体的几何形状、材质属性以及环境照明，以获得一个可重光照和可驱动的隐式人体模型。此外，还引入了由多个球形高斯组成的体积照明网格表示空间变化的复杂照明，并引入了能伴随人体姿态变化而改变位置的可见性探针，来记录由人体运动引起的动态自遮挡。该方法在稀疏视频输入甚至单目输入的情况下，都可以生成可以用于高保真人体重光照的隐式可驱动模型。
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公开(公告)号：CN113821452A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111405653.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F11/36 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种根据被测系统测试表现动态生成测试案例的智能测试方法，该方法通过生成n个仿真训练案例，并通过测试得到被测代理在这n个案例中的表现，通过构建多棵决策树，使算法准确预测不同案例下的被训练代理的表现，学习到仿真测试中会导致不同结果的各变量的空间划分，从而在下一轮测试中可以更精确有效地生成案例。本发明实现方法简便且具有通用性，适用于多种场景中的虚拟仿真训练，提升了智能测试中生成案例的有效性。
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公开(公告)号：CN113821452B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111405653.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F11/36 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种根据被测系统测试表现动态生成测试案例的智能测试方法，该方法通过生成n个仿真训练案例，并通过测试得到被测代理在这n个案例中的表现，通过构建多棵决策树，使算法准确预测不同案例下的被训练代理的表现，学习到仿真测试中会导致不同结果的各变量的空间划分，从而在下一轮测试中可以更精确有效地生成案例。本发明实现方法简便且具有通用性，适用于多种场景中的虚拟仿真训练，提升了智能测试中生成案例的有效性。
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公开(公告)号：CN115797389A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211376034.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的三维数字人面部细节增强方法和装置，使用人脸检测器获取原始RGB图像中的人脸图像，使用基于生成式对抗网络的人脸生成模型，将提取的人脸图像转换为更清晰、更真实的人脸图像；随后移除原图中的人脸，移除新生成的人脸的背景，将新生成的人脸与移除人脸后的原图进行融合，得到包含高度真实感的RGB图像。
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公开(公告)号：CN115050087B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210981411.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种人脸关键点身份和表情解耦方法及装置，该方法包括：建立模型、训练模型和模型推断三个部分。本发明首先是从人脸图片中进行提取的人脸关键点，然后基于变分自编码器构建模型，其编码器部分将人脸关键点解耦成两个正交的身份隐变量和表情隐变量，解码器部分融合两者并解码成人脸关键点；采集大量的人脸说话视频数据，提取视频每帧的人脸关键点坐标，构建模型并训练模型直至收敛，得到最佳的模型参数用于模型的推断。对任意输入的人脸关键点解耦成身份和表情隐变量，任意组合两者可以生成新的人脸关键点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112328424B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011396662.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于数值型数据的智能异常检测方法及装置，该方法包括：上传数据阶段，实现数据上传；数据池阶段，实现数据存储与数据比对；算法池阶段，实现系统智能推荐多种适合当前数据的异常检测算法；算法结果集成阶段，实现汇总各算法的计算结果并得出最终计算结果；异常点判定阶段，实现自主选择异常点判定方法并做出判定；检测结果可视化阶段，实现可视化直观展示数据尤其是异常点。本发明创新地提出了智能辅助算法推荐、算法结果集成和异常点智能判定并将其运用到系统中，极大地简化了用户操作，帮助用户在较少的时间内得到更加准确且易于观察的异常检测结果。
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公开(公告)号：CN115187705A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211108862.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种语音驱动人脸关键点序列生成方法及装置，该方法首先构建一个用于训练的数据集和一个基于标准流模型的语音驱动人脸关键点序列生成模型，该模型将随机采样的高斯噪声作为输入，并将语音序列作为条件输入多个标准流模块中，其中每个模块通过条件时空卷积神经网络将语音序列融合进行融合，最后输出人脸关键点序列；其次，构建损失函数进行模型训练直至收敛，得到最佳模型参数的训练模型；最后利用训练好的模型进行模型推断，对任意输入的语音生成说话人表情关键点序列。本发明通过该方法能够生成高质量且动作自然的人脸关键点序列，解决计算机动画和虚拟人领域，基于语音驱动人脸关键点序列缺少多样性问题。
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公开(公告)号：CN116051696A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310035290.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种可重光照的人体隐式模型的重建方法和装置，将人体表示为可变形的隐式神经表示，并分解人体的几何形状、材质属性以及环境照明，以获得一个可重光照和可驱动的隐式人体模型。此外，还引入了由多个球形高斯组成的体积照明网格表示空间变化的复杂照明，并引入了能伴随人体姿态变化而改变位置的可见性探针，来记录由人体运动引起的动态自遮挡。该方法在稀疏视频输入甚至单目输入的情况下，都可以生成可以用于高保真人体重光照的隐式可驱动模型。
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公开(公告)号：CN115187705B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211108862.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种语音驱动人脸关键点序列生成方法及装置，该方法首先构建一个用于训练的数据集和一个基于标准流模型的语音驱动人脸关键点序列生成模型，该模型将随机采样的高斯噪声作为输入，并将语音序列作为条件输入多个标准流模块中，其中每个模块通过条件时空卷积神经网络将语音序列融合进行融合，最后输出人脸关键点序列；其次，构建损失函数进行模型训练直至收敛，得到最佳模型参数的训练模型；最后利用训练好的模型进行模型推断，对任意输入的语音生成说话人表情关键点序列。本发明通过该方法能够生成高质量且动作自然的人脸关键点序列，解决计算机动画和虚拟人领域，基于语音驱动人脸关键点序列缺少多样性问题。
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公开(公告)号：CN115050087A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210981411.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种人脸关键点身份和表情解耦方法及装置，该方法包括：建立模型、训练模型和模型推断三个部分。本发明首先是从人脸图片中进行提取的人脸关键点，然后基于变分自编码器构建模型，其编码器部分将人脸关键点解耦成两个正交的身份隐变量和表情隐变量，解码器部分融合两者并解码成人脸关键点；采集大量的人脸说话视频数据，提取视频每帧的人脸关键点坐标，构建模型并训练模型直至收敛，得到最佳的模型参数用于模型的推断。对任意输入的人脸关键点解耦成身份和表情隐变量，任意组合两者可以生成新的人脸关键点。
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